一种路面突发状况确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种路面突发状况确定方法及装置，其中，该方法包括：在同一目标场景下以预定时间间隔采集第一图像与第二图像；分别对该第一图像与该第二图像进行道路面提取，得到该第一图像的第一道路面图像与该第二图像的第二道路面图像；确定该第一道路面图像的超像素块特征与该第二道路面图像的超像素块特征的相似度图；根据该第一道路面图像的实例分割结果与该第二道路面图像的实例分割结果确定有效区域图；根据该有效区域图与该相似度图确定该目标场景中的突发状况，可以解决相关技术中基于深度学习方法进行路面突发性灾害预警存在准确性差、鲁棒性差的问题，提高路面状况确定的准确性与鲁棒性。确定的准确性与鲁棒性。确定的准确性与鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种路面突发状况确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能交通领域，具体而言，涉及一种路面突发状况确定方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断进步，计算机视觉技术越来越广泛的应用于国防、教育、金融等领域。近年来，应用计算机视觉解决道路交通问题一直是智慧交通重点关注的话题，而路面突发灾害的预警是其中重要的组成部分。
[0003]相关技术中基于深度学习的方法进行路面突发性灾害检测，基于深度学习的方法对训练样本的依赖性大，而路面突发性灾害的样本获取难度较大，同时路面突发性灾害存在很大的多样性，即使同一种灾害所产生的现象也存在很大的差异。
[0004]针对相关技术中基于深度学习方法进行路面突发性灾害预警存在准确性差、鲁棒性差的问题，尚未提出解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种路面突发状况确定方法及装置，以至少解决相关技术中基于深度学习方法进行路面突发性灾害预警存在准确性差、鲁棒性差的问题。
[0006]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种路面突发状况确定方法，包括：
[0007]在同一目标场景下以预定时间间隔采集第一图像与第二图像；
[0008]分别对所述第一图像与所述第二图像进行道路面提取，得到所述第一图像的第一道路面图像与所述第二图像的第二道路面图像；
[0009]确定所述第一道路面图像的超像素块特征与所述第二道路面图像的超像素块特征的相似度图；
[0010]根据所述第一道路面图像的实例分割结果与所述第二道路面图像的实例分割结果确定有效区域图；
[0011]根据所述有效区域图与所述相似度图确定所述目标场景中的突发状况。
[0012]在一个示例性实施例中，确定所述第一道路面图像的超像素块特征与所述第二道路面图像的超像素块特征的相似度图包括：
[0013]对所述第二道路面图像进行超级像素分割，得到所述第二道路面图像的超像素块，获取超像素分割的掩膜，对所述第一道路面图像采用与所述超像素分割的掩膜相同的掩膜进行分割，得到所述第一道路面图像的超像素块；
[0014]分别对所述第一道路面图像的超像素块与所述第二道路面图像的超像素块进行特征向量提取，得到所述第一道路面图像的第一超像素块特征与所述第二道路面图像的第二超像素块特征；
[0015]确定所述第一超像素块特征与所述第二超像素块特征的相似度图。
[0016]在一个示例性实施例中，对所述第二道路面图像进行超级像素分割，得到所述第二道路面图像的超像素块包括：
[0017]按照设定的超像素个数，或者最小的超像素尺寸，在所述第二道路面图像中均匀分布种子点，并对所述种子点进行修正；
[0018]将所述第二道路面图像转入LAB色彩空间，在搜索区域内根据所有像素点与每个种子像素的距离确定所有像素点所属的超像素块；
[0019]重复更新每个超像素块的聚类种子点，在所述搜索区域内根据所有像素点与聚类种子点的距离确定所有像素点所属的超像素块，直到所述超像素块的聚类种子点不变，得到所述第二道路面图像的超像素块。
[0020]在一个示例性实施例中，确定所述第一超像素块特征与所述第二超像素块特征的相似度图包括：
[0021]确定所述第一超像素块特征与所述第二超像素块特征的相似度值；
[0022]将大于或等于预设阈值的所述相似度值对应的超像素块特征设置为1，将小于所述预设阈值的所述相似度值对应的超像素块特征设置为0，得到所述相似度图。
[0023]在一个示例性实施例中，根据所述第一道路面图像的实例分割结果与所述第二道路面图像的实例分割结果确定有效区域图包括：
[0024]分别对所述第一道路面图像与所述第二道路面图像进行路面实例分割，得到所述第一道路面图像的第一实例分割结果与所述第二道路面图像的第二实例分割结果；
[0025]根据所述第一实例分割结果与所述第二实例分割结果确定所述有效区域图。
[0026]在一个示例性实施例中，根据所述第一实例分割结果与所述第二实例分割结果确定所述有效区域图包括：
[0027]分别将对所述第一实例分割结果与所述第二实例分割结果中有实例的区域置1，没有实例的区域置0，得到所述第一实例分割结果的第一分割图与所述第二实例分割结果的第二分割图；
[0028]将所述第一分割图与所述第二分割图取并集，得到所述有效区域图，其中并集为0的区域为有效区域，并集为1的区域为无效区域。
[0029]在一个示例性实施例中，根据所述有效区域图与所述相似度图确定所述目标场景中的突发状况包括：
[0030]确定所述相似度图中所述有效区域图的无效区域与面积小于第一预设面积的区域不存在突发状况，其中，所述有效区域图包括无效区域与有效区域；
[0031]若所述有效区域图的有效区域大于或等于第二预设面积，确定所述相似度图中所述有效区域图的有效区域不存在突发状况；
[0032]若所述有效区域图的有效区域小于所述第二预设面积，确定所述相似度图中所述有效区域图的有效区域存在突发状况。
[0033]在一个示例性实施例中，在分别对所述第一图像与所述第二图像进行道路面提取，得到所述第一图像的第一道路面图像与所述第二图像的第二道路面图像之前，所述方法还包括：
[0034]基于surf特征点对所述第一图像或所述第二图像进行图像校正，使得校正后的所述第一图像与所述第二图像的拍摄角度相同。
[0035]在一个示例性实施例中，基于surf特征点对所述第一图像或所述第二图像进行图像校正包括：
[0036]分别获取所述第一图像与所述第二图像基于surf特征点的描述子向量；
[0037]对所述第一图像的描述子向量与所述第二图像的描述子向量进行特征匹配，得到所述第一图像的描述子向量与所述第二图像的描述子向量中匹配的特征点对；
[0038]根据所述特征点对确定从所述第一图像到所述第二图像的变换矩阵；
[0039]根据所述变换矩阵对所述第一图像的描述子向量或所述第二图像的描述子向量进行校正，得到校正后的所述第一图像或第二图像。
[0040]在一个示例性实施例中，根据所述特征点对确定从所述第一图像到所述第二图像的变换矩阵包括：
[0041]分别获取所述特征点对在所述第一图像与所述第二图像中的对应坐标；
[0042]根据所述特征点对在所述第一图像与所述第二图像中的对应坐标生成从所述第一图像到所述第二图像的变换矩阵；
[0043]根据所述变换矩阵对所述第一图像的描述子向量或所述第二图像的描述子向量进行校正，得到校正后的所述第一图像或第二图像包括：
[0044]将所述第一图像的描述子向量与所述变换矩阵相乘，得到校正后的所述第一图像；或者将所述第二图像的描述子向量与所述变换矩阵相乘，得到校正后的所述第二图像。
[0045]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种路面突发状况确定装置，包括：
[0046]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路面突发状况确定方法，其特征在于，包括：在同一目标场景下以预定时间间隔采集第一图像与第二图像；分别对所述第一图像与所述第二图像进行道路面提取，得到所述第一图像的第一道路面图像与所述第二图像的第二道路面图像；确定所述第一道路面图像的超像素块特征与所述第二道路面图像的超像素块特征的相似度图；根据所述第一道路面图像的实例分割结果与所述第二道路面图像的实例分割结果确定有效区域图；根据所述有效区域图与所述相似度图确定所述目标场景中的突发状况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一道路面图像的超像素块特征与所述第二道路面图像的超像素块特征的相似度图包括：对所述第二道路面图像进行超级像素分割，得到所述第二道路面图像的超像素块，获取超级像素分割的掩膜，对所述第一道路面图像采用与所述超级像素分割的掩膜相同的掩膜进行超级像素分割，得到所述第一道路面图像的超像素块；分别对所述第一道路面图像的超像素块与所述第二道路面图像的超像素块进行特征向量提取，得到所述第一道路面图像的第一超像素块特征与所述第二道路面图像的第二超像素块特征；确定所述第一超像素块特征与所述第二超像素块特征的相似度图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第二道路面图像进行超级像素分割，得到所述第二道路面图像的超像素块包括：按照设定的超像素个数，或者最小的超像素尺寸，在所述第二道路面图像中均匀分布种子点，并对所述种子点进行修正；将所述第二道路面图像转入LAB色彩空间，在搜索区域内根据所有像素点与每个种子像素的距离确定所有像素点所属的超像素块；重复更新每个超像素块的聚类种子点，在所述搜索区域内根据所有像素点与聚类种子点的距离确定所有像素点所属的超像素块，直到所述超像素块的聚类种子点不变，得到所述第二道路面图像的超像素块。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述第一超像素块特征与所述第二超像素块特征的相似度图包括：确定所述第一超像素块特征与所述第二超像素块特征的相似度值；将大于或等于预设阈值的所述相似度值对应的超像素块特征设置为1，将小于所述预设阈值的所述相似度值对应的超像素块特征设置为0，得到所述相似度图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一道路面图像的实例分割结果与所述第二道路面图像的实例分割结果确定有效区域图包括：分别对所述第一道路面图像与所述第二道路面图像进行路面实例分割，得到所述第一道路面图像的第一实例分割结果与所述第二道路面图像的第二实例分割结果；根据所述第一实例分割结果与所述第二实例分割结果确定所述有效区域图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第一实例分割结果与所述第二实例分割结果确定所述有效区域图包括：
分别将对所述第一实例分割结果与所述第二实例分割结果中有实例的区域置1，没有实例的区域置0，得到所述第一实例分割结果的第一分割图与所述第二实例分割结果的第二分割图；将所述第一分割图与所述第二分割图取并集，得到所述有效区域图，其中并集为0的区域为有效区域，并集为1的区域为无效区域。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴宏伟，余言勋，王耀农，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：